月別アーカイブ: 2023年2月

Hardness of Agnostically Learning Halfspaces from Worst-Case Lattice Problems

要約 GapSVP や SIVP などの最悪の場合の格子問題が難しいという仮定に … 続きを読む

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Fast Kernel Methods for Generic Lipschitz Losses via \texorpdfstring{$p$}{p}-Sparsified Sketches

要約 カーネル メソッドは、重要な計算上の制限に悩まされながらも、強固な理論的基 … 続きを読む

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Sketch In, Sketch Out: Accelerating both Learning and Inference for Structured Prediction with Kernels

要約 サロゲート カーネル ベースの方法は、入力スペースと出力スペースの両方でカ … 続きを読む

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Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces

要約 拡散ベースの生成モデルを無限次元で定義し、それらを関数の生成モデリングに適 … 続きを読む

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Approaching epidemiological dynamics of COVID-19 with physics-informed neural networks

要約 影響を受けやすい-感染-除去 (SIR) モデルが埋め込まれた物理学に基づ … 続きを読む

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A DNN based Normalized Time-frequency Weighted Criterion for Robust Wideband DoA Estimation

要約 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、ノイズの多い環境での発 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, eess.SP | A DNN based Normalized Time-frequency Weighted Criterion for Robust Wideband DoA Estimation はコメントを受け付けていません

Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical

要約 ディープ ラーニング モデルは、多くの場合、インターネットからクロールされ … 続きを読む

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Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments

要約 ネガティブ コントロールは、測定されていない交絡が存在する場合に、治療と結 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62P10, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments はコメントを受け付けていません

Split Localized Conformal Prediction

要約 コンフォーマル予測は、分布の仮定なしで不確実性を定量化できるシンプルで強力 … 続きを読む

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Sparse PCA Beyond Covariance Thresholding

要約 スパース PCA の Wishart モデルでは、$d$ 次元のガウス分布 … 続きを読む

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